Apache Hive est un système d'entrepôt de données distribué et tolérant aux pannes qui permet des analyses à grande échelle.
A entrepôt de données est un système de gestion de données qui stocke de grandes quantités de données historiques provenant de diverses sources à des fins d'analyse de données et de création de rapports. Ceci, à son tour, soutient l'intelligence d'affaires menant à une prise de décision plus éclairée.
Les données utilisées dans Apache Hive sont stockées dans Apache Hadoop, une infrastructure de stockage de données open source pour le stockage et le traitement de données distribuées. Apache Hive est construit au-dessus d'Apache Hadoop et stocke et extrait ainsi les données d'Apache Hadoop. Cependant, d'autres systèmes de stockage de données, tels qu'Apache HBase, peuvent également être utilisés.
La meilleure chose à propos d'Apache Hive est qu'il permet aux utilisateurs de lire, d'écrire et de gérer de grands ensembles de données et d'interroger et d'analyser les données à l'aide de Hive Query Language (HQL), similaire à SQL.
How Apache Hive Works
Ruche Apache fournit une interface de haut niveau de type SQL pour interroger et gérer de grandes quantités de données stockées dans le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS). Lorsqu'un utilisateur exécute une requête dans Apache Hive, la requête est traduite en une série de tâches MapReduce exécutées par le cluster Hadoop.
MapReduce est un modèle permettant de traiter de grandes quantités de données en parallèle sur des clusters distribués d'ordinateurs. Une fois la MapReduce les travaux sont terminés, leurs résultats sont traités et combinés pour produire un seul résultat final. Le résultat final peut être stocké dans une table Hive ou exporté vers HDFS pour un traitement ou une analyse plus poussé.
Les requêtes dans Hive peuvent être exécutées plus rapidement en utilisant des partitions pour diviser les tables Hive en différentes parties en fonction des informations de la table. Ces partitions peuvent être encore plus décomposées pour permettre une interrogation très rapide de grands ensembles de données. Ce processus est connu sous le nom de bucketing.
Apache Hive est un incontournable pour les organisations travaillant avec le Big Data. En effet, cela leur permet de gérer facilement de grands ensembles de données, de traiter les données de manière très rapide et d'effectuer facilement des analyses de données complexes sur les données. Cela conduit à des rapports complets et détaillés à partir des données disponibles permettant une meilleure prise de décision.
Benefits of Using Apache Hive
Certains des avantages de l'utilisation d'Apache Hive sont les suivants :
Facile à utiliser.
En permettant l'interrogation des données à l'aide de HQL, similaire à SQL, l'utilisation d'Apache Hive devient accessible aux programmeurs et aux non-programmeurs. Par conséquent, l'analyse des données peut être effectuée sur de grands ensembles de données sans apprendre de nouveau langage ou syntaxe. Cela a été un contributeur clé à l'adoption et à l'utilisation d'Apache Hive par les organisations.
Fast
Apache Hive permet une analyse très rapide des données de grands ensembles de données grâce au traitement par lots. Dans le traitement par lots, de grands ensembles de données sont collectés et traités en groupes. Les résultats sont ensuite combinés pour produire les résultats finaux. Grâce au traitement par lots, Apache Hive permet un traitement rapide et l'analyse des données.
Fiable
Hive utilise le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) pour le stockage des données. En travaillant ensemble, les données peuvent être reproduites lors de leur analyse. Cela crée un environnement tolérant aux pannes où les données ne peuvent pas être perdues même en cas de dysfonctionnement des systèmes informatiques.
Cela permet à Apache Hive d'être très fiable et tolérant aux pannes, ce qui le distingue des autres systèmes d'entrepôt de données.
Evolutif
Apache Hive est conçu de manière à pouvoir évoluer et gérer facilement des ensembles de données croissants. Cela fournit aux utilisateurs une solution d'entrepôt de données qui évolue en fonction de leurs besoins.
Rentable
Comparé à d'autres solutions d'entreposage de données, Apache Hive, qui est open source, est relativement moins cher à exécuter et, par conséquent, la meilleure option pour les organisations soucieuses de minimiser les coûts d'exploitation en étant rentables.
Apache Hive est une solution d'entreposage de données robuste et fiable qui non seulement s'adapte aux besoins de l'utilisateur, mais fournit également une solution d'entreposage de données rapide, économique et facile à utiliser.
Apache Hive Features
Les principales fonctionnalités d'Apache Hive incluent :
# 1. Serveur de ruche 2 (HS2)
Il prend en charge l'authentification et la simultanéité multi-clients et est conçu pour offrir une meilleure prise en charge des clients API ouverts tels que Java Database Connectivity (JDBC) et Open Database Connectivity (ODBC).
# 2. Hive Metastore Server (HMS)
HMS agit comme un magasin central pour les métadonnées des tables Hive et des partitions pour une base de données relationnelle. Les métadonnées stockées dans HMS sont mises à la disposition des clients à l'aide de l'API de service metastore.
# 3. ACIDE de la ruche
Hive garantit que toutes les transactions effectuées sont conformes à ACID. ACID représente les quatre caractéristiques souhaitables des transactions de base de données. Cela inclut l'atomicité, la cohérence, l'isolement et la durabilité.
# 4. Compactage des données de la ruche
le compactage des données est le processus de réduction de la taille des données qui sont stockées et transmises sans compromettre la qualité et l'intégrité des données. Cela se fait en supprimant la redondance et les données non pertinentes ou en utilisant un codage spécial sans compromettre la qualité et l'intégrité des données compactées. Hive offre une prise en charge prête à l'emploi pour le compactage des données.
# 5. Réplication de la ruche
Hive dispose d'un cadre qui prend en charge la réplication des métadonnées Hive et des modifications de données entre les clusters dans le but de créer des sauvegardes et de récupérer des données.
# 6. Sécurité et observabilité
Hive peut être intégré avec Apache Rôdeur, un cadre qui permet de surveiller et de gérer la sécurité des données, et avec Apache Atlas, qui permet aux entreprises de répondre à leurs exigences de conformité. Hive prend également en charge l'authentification Kerberos, un protocole réseau qui sécurise les communications dans un réseau. Les trois ensemble rendent Hive sécurisé et observable.
# 7. Ruche LLAP
Hive dispose d'un traitement analytique à faible latence (LLAP) qui rend Hive très rapide en optimisant la mise en cache des données et en utilisant une infrastructure de requête persistante.
# 8. Optimisation basée sur les coûts
Hive utilise un optimiseur de requête basé sur les coûts et un encadreur d'exécution de requête en Calcite Apache pour optimiser ses requêtes SQL. Apache Calcite est utilisé dans la construction de bases de données et gestion des données systèmes.
Les fonctionnalités ci-dessus font d'Apache Hive un excellent système d'entrepôt de données
Use Cases For Apache Hive
Apache Hive est une solution polyvalente d'entrepôt de données et d'analyse de données qui permet aux utilisateurs de traiter et d'analyser facilement de grandes quantités de données. Certains des cas d'utilisation d'Apache Hive incluent :
Analyse des données
Apache Hive prend en charge l'analyse de grands ensembles de données à l'aide d'instructions de type SQL. Cela permet aux organisations d'identifier des modèles dans les données et de tirer des conclusions significatives à partir des données extraites. Ceci est utile dans la conception. AirBnB, FINRA et Vanguard sont des exemples d'entreprises qui utilisent Apache Hive pour l'analyse et l'interrogation des données.
Traitement par lots
Cela implique d'utiliser Apache Hive pour traiter de très grands ensembles de données via un traitement de données distribué en groupes. Cela a l'avantage de permettre un traitement rapide de grands ensembles de données. Un exemple d'entreprise qui utilise Apache Hive à cette fin est Guardian, une société d'assurance et de gestion de patrimoine.
Entreposage de données
Cela implique d'utiliser Apache Hive pour stocker et gérer de très grands ensembles de données. En plus de cela, les données stockées peuvent être analysées et des rapports générés à partir du. Les entreprises qui utilisent Apache Hive comme solution d'entrepôt de données incluent JPMorgan Chase et Target.
Marketing et analyse client
les organisations peuvent utiliser Apache Hive pour analyser leur données client, effectuer une segmentation de la clientèle et être en mesure de mieux comprendre leurs clients, et d'ajuster leurs efforts de marketing pour correspondre à leur compréhension de leurs clients. Il s'agit d'une application pour laquelle toutes les entreprises qui gèrent des données clients peuvent utiliser Apache Hive.
Traitement ETL (Extraire, Transformer, Charger)
Lorsque vous travaillez avec beaucoup de données dans un entrepôt de données, il est nécessaire d'effectuer des opérations telles que le nettoyage, l'extraction et la transformation avant que les données puissent être chargées et stockées dans un système d'entrepôt de données.
De cette façon, le traitement et l'analyse des données seront rapides, faciles et sans erreur. Apache Hive peut effectuer toutes ces opérations avant que les données ne soient chargées dans un entrepôt de données.
Ce qui précède constitue les principaux cas d'utilisation d'Apache Hive
Learning Resources
Apache Hive est un outil très utile pour l'entreposage de données et l'analyse de données de grands ensembles de données. Les organisations et les individus travaillant avec de grands ensembles de données peuvent bénéficier de l'utilisation d'Apache Hive. Pour en savoir plus sur Apache Hive et son utilisation, consultez les ressources suivantes :
# 1. Hive To ADVANCE Hive (utilisation en temps réel)
Hive to Advance Hive est un cours à succès sur Udemy créé par J Garg, un consultant senior en big data avec plus d'une décennie d'expérience dans les technologies Apache pour l'analyse de données et la formation d'autres utilisateurs.
Il s'agit d'un cours unique en son genre qui emmène les apprenants des bases d'Apache Hive aux concepts avancés et comprend également une section sur les cas d'utilisation utilisés dans les entretiens d'Apache Hive Job. Il fournit également des ensembles de données et des requêtes Apache Hive que les apprenants peuvent utiliser pour s'entraîner tout en apprenant.
Certains des concepts Apache Hive couverts incluent des fonctions avancées dans Hive, des techniques de compression dans Hive, des paramètres de configuration de Hive, l'utilisation de plusieurs tables dans Hive et le chargement de données non structurées dans Hive.
La force de ce cours réside dans la couverture approfondie des concepts Hive avancés utilisés dans des projets réels.
# 2. Apache Hive pour les ingénieurs de données
Il s'agit d'un cours Udemy pratique basé sur des projets qui enseigne aux apprenants comment travailler avec Apache Hive du niveau débutant au niveau avancé en travaillant sur des projets réels.
Le cours commence par un aperçu d'Apache Hive et explique pourquoi il s'agit d'un outil nécessaire pour les ingénieurs de données. Il explore ensuite l'architecture Hive, son installation et les configurations Apache Hive nécessaires. Après avoir posé les bases, le cours couvre les flux de requêtes Hive, les fonctionnalités Hive, les limitations et le modèle de données utilisé dans Apache Hive.
Il couvre également le type de données, le langage de définition de données et le langage de manipulation de données dans Hive. Les dernières sections couvrent les concepts avancés de Hive tels que les vues, le partitionnement, le bucketing, les jointures et les fonctions et opérateurs intégrés.
Pour couronner le tout, le cours couvre les questions et les réponses aux entretiens fréquemment posées. C'est un excellent cours pour en savoir plus sur Apache Hive et comment il peut être appliqué dans le monde réel.
# 3. Apache Hive Basic pour progresser
Apache Hive Basic to advance est un cours d'Anshul Jain, un ingénieur de données senior avec des tonnes d'expérience de travail avec Apache Hive et d'autres outils Big Data.
Cela présente les concepts d'Apache Hive d'une manière facile à comprendre et convient aux débutants qui cherchent à apprendre les ficelles d'Apache Hive.
Le cours couvre les clauses HQL, les fonctions de fenêtre, la vue matérialisée, les opérations CRUD dans Hive, l'échange de partitions et l'optimisation des performances pour permettre une interrogation rapide des données.
Ce cours vous donnera une expérience pratique d'Apache Hive en plus de vous aider à répondre aux questions d'entretien courantes que vous êtes susceptible de rencontrer lorsque vous postulez à un emploi.
# 4. Les bases d'Apache Hive
Ce livre est particulièrement utile aux analystes de données, aux développeurs ou à toute personne souhaitant apprendre à utiliser Apache Hive.
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L'auteur a plus d'une décennie d'expérience en tant que praticien du Big Data dans la conception et la mise en œuvre d'architecture et d'analyse de Big Data d'entreprise dans diverses industries.
Le livre explique comment créer et configurer un environnement Hive, décrire efficacement les données à l'aide du langage de définition de Hive, et joindre et filtrer des ensembles de données dans Hive.
De plus, il couvre les transformations de données à l'aide du tri, de l'ordre et des fonctions Hive, comment agréger et échantillonner des données, et comment augmenter les performances des requêtes Hive et améliorer la sécurité dans Hive. Enfin, il couvre les personnalisations dans Apache Hive, enseignant aux utilisateurs comment modifier Apache Hive pour répondre à leurs besoins en matière de Big Data.
# 5. Livre de recettes Apache Hive
Apache Hive Cookbook, disponible au format Kindle et broché, propose une approche pratique et facile à suivre d'Apache Hive, vous permettant d'apprendre et de comprendre Apache Hive et son intégration avec les frameworks populaires du Big Data.
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Ce livre, destiné aux lecteurs ayant une connaissance préalable de SQL, explique comment configurer Apache Hive avec Hadoop, les services dans Hive, le modèle de données Hive et le langage de définition et de manipulation des données Hive.
En outre, il couvre les fonctionnalités d'extensibilité dans Hive, les jointures et l'optimisation des jointures, les statistiques dans Hive, les fonctions Hive, le réglage de Hive pour l'optimisation et la sécurité dans Hive, et se termine par une couverture approfondie de l'intégration de Hive avec d'autres frameworks.
Conclusion
Il convient de noter qu'Apache Hive est mieux utilisé pour les tâches d'entreposage de données traditionnelles et ne convient pas au traitement des transactions en ligne. Apache est conçu pour optimiser les performances, l'évolutivité, la tolérance aux pannes et le couplage lâche avec ses formats d'entrée.
Les organisations qui gèrent et traitent de grandes quantités de données bénéficieront énormément des fonctionnalités robustes offertes par Apache Hive. Ces fonctionnalités sont très utiles pour stocker et analyser de grands ensembles de données.
Vous pouvez également explorer certaines différences majeures entre Apache Hive et Apache Impala.
